데이터 효율적 모델링: Diffusion 학습과 지식 증류(Distillation)의 상관관계
Diffusion Language Models이 기존 AR 모델보다 적은 데이터로도 높은 성능을 내는 이유를 분석합니다. Bedrock Nova와 같은 최신 모델의 지식 증류 기법이 어떻게 정보 효율성을 극대화하는지 살펴봅니다.
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통합 에이전트 아키텍처: 멀티 도메인 환경에서의 지식 통합과 서비스 매핑
서로 다른 도메인에서 발생하는 API 응답 데이터를 하나의 통일된 네임스페이스로 통합하는 기술적 과제를 해결합니다. 다양한 소스(NLP Cloud, WordPress 등)를 어떻게 체계적으로 연결할 것인지에 대한 프레임워크를 제안합니다.
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완벽한 데이터의 함정: 지능형 모델링을 위한 전략적 정보 손실
데이터를 완벽하게 유지하려는 노력이 오히려 모델의 추론 비용과 성능을 저해할 수 있는 역설을 다룹니다. 필요에 따라 정보를 선택적으로 버리는 '전략적 손실'의 가치를 설명합니다.
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지식 증류(KD)의 역설: 왜 우리는 모델을 깎아내며 지능을 완성하는가
거대한 모델에서 추출한 정수를 작은 모델로 옮기는 지식 증류의 핵심 원리를 탐구합니다. 단순히 크기를 줄이는 것을 넘어, 어떻게 데이터의 압축이 새로운 형태의 효율적 지능을 만드는지 분석합니다.
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지능의 가성비 전쟁: 왜 우리는 완벽한 모델 대신 '적당한' 전문가를 택하는가
거대 모델(LLM)을 하나의 거대한 지능으로 보는 관점에서 벗어나, 특정 목적에 최적화된 경량 모델들의 효율성을 탐구합니다. 지식 증류와 압축 기술이 어떻게 비즈니스 수익성으로 직결되는지 분석합니다.
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LLM 서비스 비용 절감의 핵심: KV 캐싱 최적화와 효율적인 모델링 전략
대규모 언어 모델(LLM) 운영 시 발생하는 높은 추론 비용 문제를 해결하기 위한 기술적 메커시즘을 분석합니다. 특히 SwiftKV가 어떻게 효율적으로 비용을 절감하는지 그 구조를 다룹니다.
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